Uploaded finetuned model
- Developed by: vinayak1396
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Llama-3.2-1B-Instruct-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 1,2 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Llama-3.2-1B-Instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 7 июл 2026
Ссылки
banking-json-1b
Дообученная на базе Llama 3.2 1B Instruct модель для генерации текста и банковских JSON-данных.
24скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены7 июл 2026
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Тесты пользователейпока нет
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Модель vinayak1396/banking-json-1b — дообученная vinayak1396 версия Llama 3.2 1B Instruct, предназначенная для генерации текста в сценариях, связанных с банковскими JSON-данными. В основе — плотная архитектура LlamaForCausalLM; модель содержит 1,2 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов.
Модель можно применять для генерации текстовых ответов и структурированных данных в банковских сценариях. Карточка сообщает, что при обучении использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face, но не описывает конкретный формат JSON, набор данных или проверенные банковские задачи. Поддерживается английский язык. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация JSON-ответов для банковских сценариев
- подготовка структурированных текстовых данных для банковских приложений
- создание текстовых ответов на запросы о банковских данных
Ограничения
В карточке не описаны обучающие данные, точная схема JSON и качество на банковских задачах; результаты следует проверять на соответствие требованиям и корректности.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейIV.2Отраслевые задачиБанки, платежи и инвестицииAI помогает управлять финансовым риском, платежами, инвестиционным анализом и обслуживанием клиентов.37 задач1 723моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 1680374